Análises de clusterização e predição da composição racial em uma população bovina multirracial por meio de dados genômicos

• Processo: 18/14035-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2018
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2019
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Zootecnia - Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos
• Pesquisador responsável: Ricardo Vieira Ventura
• Beneficiário: Lucas Tassoni Andrietta
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia (FMVZ). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 16/19514-2 - Desenvolvimento de um banco de dados genômicos para a raça Nelore e criação de ferramentas computacionais objetivando a implementação de estudos em larga escala, AP.JP
• Assunto(s): Genômica Biologia computacional Bovinos Raças animais Marcadores genéticos Polimorfismo de um único nucleotídeo Banco de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: análise de agrupamentos | bovinos | cluster | Genômica | Multirracial | SNPs | Genômica, Bioinformática

Resumo

A compreensão e predição da composição racial em animais oriundos de uma população multirracial de bovinos de corte auxilia e pode influenciar no entendimento de como a população se desenvolveu, bem como, identificar o método de predição mais adequado na obtenção dos valores genéticos dentro do conjunto de indivíduos candidatos à seleção. Adicionalmente, a determinação da composição racial de animais previamente considerados pertencentes a raças puras, implica na compreensão de possíveis resultados discrepantes em avaliações genéticas prévias. Atualmente diversos grupos de pesquisa têm conduzido projetos envolvendo genômica a bovinos, onde o compartilhamento de dados entre grupos de diferentes países se tornou uma realidade a nível de pesquisa. Porém, um dos maiores desafios em relação ao uso de conjuntos de dados compartilhados, oriundos de diferentes projetos, está relacionado a conversão e padronização dos marcadores genéticos devido aos diferentes formatos de arquivos, número de marcadores contidos nos diferentes painéis e tipos de tecnologias adotadas nas diferentes plataformas. O principal objetivo do estudo é avaliar métodos de agrupamento (clusters) e de predição da composição racial usando informação genômica compartilhada por parceria com a empresa canadense AgSights (anteriormente nomeada Beef Improvement Opportunities) e também de um banco de dados livre ao acesso público. Anteriormente à realização dos estudos mencionados, serão também investigadas diferentes estratégias para combinação de diferentes bancos de dados, assim como a quantificação dos problemas para cada solução planejada.